Evaluating monsoon season heavy metal contamination in groundwater of Uttar Dinajpur District using pollution indices and Principal Component analysis
Notice bibliographique
Résumé
Heavy metal contamination in groundwater poses significant environmental and public health challenges globally. This study investigates the presence and distribution of heavy metal contamination in groundwater within Uttar Dinajpur District, India, focusing on zinc (Zn), manganese (Mn), copper (Cu), iron (Fe), and lead (Pb). Groundwater samples were collected and analysed for heavy metal concentrations, and statistical analyses, including descriptive statistics, histograms, box plots, Heavy Metal Pollution Index (HPI) analysis, Metal Index (MI) analysis, and Principal Component Analysis (PCA), were conducted to assess contamination levels, spatial distribution, and potential sources. Results indicate varying levels of heavy metal contamination across the district, with manganese, iron, and lead frequently exceeding permissible limits, posing potential health risks. The PCA revealed common sources and relationships among heavy metals, aiding in understanding contamination patterns. The study underscores the importance of continuous monitoring and targeted interventions to manage heavy metal contamination in groundwater, emphasizing the need for further research to develop effective mitigation strategies. • Heavy metal contamination in groundwater was assessed during the monsoon season. • Manganese, iron, and lead concentrations frequently exceed safe limits, posing health risks. • Pollution indices and PCA identified contamination patterns and potential pollution sources. • Study underscores the need for continuous monitoring and effective mitigation strategies. • Findings offer insights relevant to regions facing similar groundwater contamination globally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».